[发明专利]一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法及其应用

说明书

本发明为一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法及其应用。一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法，包括：(1)选择脑梗死患者和健康对照组，收集泪液样本后，置于‑80℃下保存；(2)收集数据：实验时取出泪液样本，常温解冻后，使用共聚焦拉曼光谱仪记录泪液拉曼光谱；(3)数据预处理：拟合所有血清自身荧光背景后，减去该多项式以校正基线；再每个背景扣除的拉曼光谱通过曲线下的积分面积归一化；(4)多元统计分析：对预处理后的数据进行降维处理后，采用支持向量机建立分类模型。本发明所述的一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法及其应用，对脑梗死有很大的筛查潜力，该技术有望开发出便携、经济且高准确率的脑梗死早期辅助筛查装置。

技术领域

本发明具体涉及一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法及其应用。

背景技术

脑梗死(CI)，又称缺血性脑卒中(cerebral ischemic stroke)，是最常见的脑血管疾病之一。它是发展中国家成人残疾和死亡的主要原因。在中国，每年约有240万人患上脑梗死，并且75％的人因脑梗死导致不同程度的残疾，并且脑梗死的突发率、致残率、复发率、死亡率很高。目前，对于脑梗死的最常规的诊断是通过计算机断层扫描(ComputedTomography，CT)和磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)。然而，这些常规的影像学诊断具有一些不可避免的缺陷，如在脑梗开始几小时内，即便是前循环大面积脑梗，其CT上的证据也是很微小的，不利于患者的及时诊断。又如MRI的检查时间长且受限于患者本身的禁忌(如心脏起搏器、金属植入物或幽闭恐怖症等)。且它们大型的影像学设备和昂贵的诊断费用，用于脑梗死的即时诊断平台不仅会给患者家属带来经济负担，更严重的是由于脑梗死的突发性很高，极有可能错过对脑梗死患者的最佳治疗时间。随着患病率的不断升高，只有较为大型的医院才能进行这些影像学检查，这已不能满足社会的需要。因此，对于社区、家庭和个人用户来说，开发出一种类似血压仪的便携式、快速的脑梗死早期辅助检测装置对脑梗死疾病的早期预防和诊断具有重要的现实意义。

除了影像学诊断，体液对于评估脑梗死也具有实用性，如血液，然而血液中的成分极其复杂，这对脑梗死患者的诊断与评估带来了一定的困难。与血液相比，眼泪中98.2％是水分，其成分较为简单，可降低成分分析的复杂度，因此眼泪检测为日常医疗保健监测、诊断或生理功能研究提供了许多机会。例如，眼泪中的葡萄糖水平与血液中的葡萄糖成强正相关；眼泪和血液中的尿酸分别作为眼睛和痛风性关节炎中的抗氧化剂状态的诊断指标法规关键作用。

有鉴于此，本发明提出一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法及其应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法，该方法采用了拉曼光谱技术结合PCA-SVM模型，对脑梗死有很大的筛查潜力，该技术有望开发出便携、经济且高准确率的脑梗死早期辅助筛查装置。

为了实现上述目的，所采用的技术方案为：

一种基于眼泪的脑梗死模型的建立方法，包括以下步骤：

(1)选择脑梗死患者和健康对照组，收集泪液样本后，于-80℃下保存；

(2)收集数据：实验时取出泪液样本，常温解冻后，使用共聚焦拉曼光谱仪记录泪液拉曼光谱；

(3)数据预处理：采用基于七阶多项式的温哥华拉曼算法来拟合所有血清自身荧光背景后，减去该多项式以校正基线；再每个背景扣除的拉曼光谱通过曲线下的积分面积归一化；

(4)多元统计分析：对预处理后的数据进行降维处理后，采用支持向量机建立分类模型。

进一步的，所述的步骤(1)中，脑梗死患者的样本至少选取15个，健康对照组的样本至少选取47个。

进一步的，所述的步骤(2)中，用50倍物镜在3s内，使用数值孔径NA＝0.5获得光谱数据，每个样本在不同的位置测试2条谱线，并取其平均谱线。